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申请/专利权人：中谷能源装备(江苏)有限公司

摘要：本发明涉及故障诊断技术领域，具体为基于机器学习的深冷储氢罐故障诊断系统，基于机器学习的深冷储氢罐故障诊断系统包括数据采集与信号处理模块、物理模型模拟模块、模式识别与分类模块和异常监测与诊断支持模块。本发明中，通过综合使用数字滤波和信号分解技术，显著提升数据处理的精度，使得时间序列和频域特性的提取更为精确，动态模拟与有限元分析的结合不仅精确模拟了深冷储氢罐在不同工况下的响应，精细化对罐体应力和应变的监测，能够更早地预测和识别潜在故障点，有效预防严重安全事故的发生，实施高效的数据比对和模式识别，能快速标注和分类异常模式，精确的故障类型和位置判定，减少了维护成本并延长了深冷储氢罐的使用寿命。

主权项：1.基于机器学习的深冷储氢罐故障诊断系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集与信号处理模块接收深冷储氢罐的温度传感器、压力传感器输入数据，采用数字滤波技术去除噪声，通过信号分解提取时间序列特征，利用峰值检测算法计算频域特性，得到信号特征数据；物理模型模拟模块基于所述信号特征数据，设置初始模拟条件，动态模拟差异工况下深冷储氢罐的压力和温度响应，根据响应结果采用有限元分析计算罐体的应力和应变分布，得到模拟输出数据；模式识别与分类模块通过所述模拟输出数据与实时监测数据进行比对，对数据集进行分群并评估有效性，根据分群结果识别异常模式，并进行异常标注和分类，得到异常分类结果；异常监测与诊断支持模块利用所述异常分类结果，对比历史故障库，通过模式匹配判定深冷储氢罐潜在故障类型，并进行故障位置定位和原因分析，得到深冷储氢罐故障诊断分析记录；所述差异工况下深冷储氢罐的压力和温度响应的动态模拟步骤为：基于所述信号特征数据，设定初始模拟条件，包括罐体材料属性、初始压力和温度，采用公式， ；计算压力响应，其中，代表初始压力，代表压力衰减系数，代表时间，为压力调节因子，用于调整压力响应速度，代表自然指数函数，生成初始压力响应模型；根据所述初始压力响应模型，结合温度变化的模拟条件，采用公式， ；计算温度响应，其中，代表初始温度，代表温度变化率，代表时间，为温度调节因子，用于调整温度变化速度，得到压力和温度响应的时间序列数据；利用所述压力和温度响应的时间序列数据，评估差异工况下的压力和温度响应，使用公式， ；整合压力和温度的影响，其中，代表综合响应指数，和代表压力和温度在响应中的权重系数，输出模拟响应结果；所述模拟输出数据的获取步骤为：输入所述模拟响应结果，应用有限元模型分析罐体在差异工况下的应力和应变，采用公式， ；计算应力分布，其中，代表材料的弹性模量，代表长度变化，代表原始长度，为应力调整因子，用于增加模型的灵活性；利用所述应力分布，采用公式， ；计算应变其中，代表热膨胀系数，代表温度变化，得到应变分布图；根据所述应变分布图，进行数据整合和输出，采用公式， ；对应变分布积分，计算结构的总应变能，其中，代表罐体的总应变能，代表微小长度元素，代表应变，生成模拟输出数据。

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